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加强故障排除。KT和六西格玛

KT和六西格玛--相辅相成还是相互竞争?

我们经常与客户讨论Kepner-Tregoe问题分析过程是否符合下列条件? 六西格玛 他们正在做的工作。他们的问题通常是把这两种技术作为相互竞争的对象;几乎就像他们觉得自己只有能力使用一种工具,那么应该是哪一种?

在我们看来,这是一个错误的对比。KT问题分析和六西格玛工具,如 石川鱼骨图 是为了达到完全不同的目的。六西格玛是关于 "共同原因 "的问题,即产品或过程中的固有因素随着时间的推移导致偏差。想想任何机器--所有机器都会产生热量,所有机器都会振动。随着时间的推移,热量最终会使密封圈和垫圈干裂,而振动最终会使所有的螺栓松动。这只是事物的本质--固有的变化。六西格玛试图隔离这些固有的变异来源,并减少它们。

KT问题分析是为了解决 "特殊原因 "的问题,在这些问题中,有些东西已经改变或不同,导致了问题:设置的改变;新的操作员;原材料供应商的不同;环境条件的突然异常--任何或所有这些,单独或组合,都可能导致问题。

这表现在KT用来限定一个特定问题是否符合KT过程的第一个问题。"我们有偏差吗?"如果答案是,"没有,一直都是这样的",那么你可能是在谈论共同原因。

即使在特殊原因的问题中,如果正确使用并以适当的顺序,石川技术也能发挥出色的作用。如果使用不当,将它们混合在一起可能是一场灾难。

例如,我最近拜访了一个客户,他试图凭直觉将两者结合起来,但做得恰恰不对。他们有一群没有接受过KT培训的主题专家,他们对KT有些抵触,他们想做Fishbones。鱼骨图是直观的,它们依赖于经验和知识,而不是具体的数据。他们给了专家们一个机会来使用他们的专业知识。该公司也有受过KT培训的促进者,他们想使用KT的Is / Is Not技术,即我们从问题的症状开始。他们的妥协是先做鱼骨图,然后根据他们认为最有说服力的鱼骨图变量做一个是/非。

你可以看到这张照片的问题所在--他们是从原因开始,然后看症状。这恰恰是倒过来的,一个闭环系统。其结果是,他们找出的所有原因,一个又一个问题,都是 "通常的嫌疑人",是 "不适当的清洁程序 "或 "低于标准的检查警惕性 "或可怕的 "操作错误 "等模糊的罪魁祸首。他们对这些问题进行了一些程序上的修正......而这些问题又复发了。在KT到达现场的时候,情况已经变得非常糟糕,他们已经准备好接受一些额外的帮助。

在特殊原因的问题中,我们更愿意在问题的症状被明确后使用石川图。我们已经知道哪些批次受到影响,哪些没有,哪些客户投诉,哪些没有,甚至可能知道有问题的产品是在一周中的哪几天生产的,哪些不是。在这一点上,我们要问的是,那个产品、那个偏差、那个时间、那个地点、那个数量有什么特点、奇怪、令人好奇或不同。我们经常使用石川的分类作为提示来引出这些数据。

200型在人员配备方面有什么独特之处?

  • 在材料方面,单元的右侧有什么不同?
  • 在方法或测量方面,十天前有什么独特之处?
  • 在环境方面,二楼的实验室有什么特色?

以这种方式使用,在这个时候,它们可以发挥出色的作用。

如果你想一想,它更接近于经典的科学方法:从归纳开始,建立一个问题的行为的流行病学模式。然后从中推导出区别、变化和原因。最后用数据来检验这些可能的原因。从探索性数据到证实性数据,从归纳到演绎,从部分到整体到部分--这听起来很熟悉。

作为一个平行的例子,我们发现KT过程在共同原因问题中的用途。我们发现,如果你能做一个快速和肮脏的 "是"/"不是 "来说明问题的症状,你可能能够快速消除三或四个主要的鱼骨:"好吧,如果它发生在一号线,但没有发生在二号线,我们可以忽略环境因素和材料及人力--他们都在同一个房间,共享相同的商店,以及轮换的工作人员。以这种方式在前面投入15分钟,可以在下游节省数小时的痛苦思考,并大大缩小你的搜索空间。

因此,这两套工具不是在竞争。在分析过程的不同阶段,它们对不同类型的问题有更好的效果。而且,当它们一起使用时,比单独使用效果更好。这只是一个为工作使用正确工具的问题。

作者:杰米-魏斯博士。 高级顾问。 Kepner-Tregoe, Inc. 也是魏斯博士的作品。 人的问题的谬误

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